0)的泊松分布,每位乘客在中途下车的概率为p(03;⎪⎩0,y<0,y>3.因为X,Y相互独立,所以⎧1⎪,0≤x≤3,0≤y≤3,fxy(,)=⎨9⎪⎩0,x<0,y<0,x>3,y>3.1推得P{max{,}1}XY≤=.926.设二维随机变量(X,Y)的概率分布为X−101Ykhdaw.com15若侵犯了您的版权利益,敬请来信通知我们!℡www.khdaw.com
−1a00.200.1b0.2100.1c其中a,b,c为常数,且X的数学期望E(X)=−0.2,P{Y≤0|X≤0}=0.5,记Z=X+Y.求:(1)a,b,c的值;(2)Z的概率分布;(3)P{X=Z}.解(1)由概率分布的性质知,a+b+c+0.6=1即a+b+c=0.4.由EX()=−0.2,可得khdaw.com−+=−ac0.1.PX{≤0,Y≤0}ab++0.1再由PY{≤0X≤0}===0.5,PX{≤0}ab++0.5得ab+=0.3.解以上关于a,b,c的三个方程得课后答案网a=0.2,b=0.1,c=0.1.(2)Z的可能取值为−2,−1,0,1,2,www.hackshp.cnPZ{=−2}=PX{=−1,Y=−=1}0.2,PZ{=−1}=PX{=−1,Y=0}+PX{=0,Y=−1}0.1=,PZ{=0}=PX{=−1,Y=1}+PX{=0,Y=0}+PX{=1,Y=−1}=0.3,PZ{=1}=PX{=1,Y=0}+PX{=0,Y=1}0.3=,PZ{=2}=PX{=1,Y=1}=0.1,即Z的概率分布为Z−2−1012P0.20.10.30.30.1(3)PX{=Z}=PY{=0}=0.1++b0.2=0.10.10.2++=0.4.khdaw.com16若侵犯了您的版权利益,敬请来信通知我们!℡www.khdaw.com
习题四1.设随机变量X的分布律为X−1012P1/81/21/81/4求E(X),E(X2),E(2X+3).11111【解】(1)EX()=−×+×(1)0+×+×12=;828422212121215(2)EX()=−(1)×+0×+1×+2×=;828441(3)E(2X+3)=2()32EX+=×+=3422.khdaw.com已知100个产品中有10个次品,求任意取出的5个产品中的次品数的数学期望、方差.【解】设任取出的5个产品中的次品数为X,则X的分布律为X012345P5142332415CCCCCCCCCC90109010901090109010=0.583=0.340=0.070=0.007=0=0555555CCCCCC100课后答案网100100100100100故EX()=0.58300.34010.07020.00730405×+×+×+×+×+×www.hackshp.cn=0.501,52DX()=[x−EX()]P∑iii=0222=(00.501)−×0.583(10.501)+−×0.340+⋯+(50.501)−×0=0.432.3.设随机变量X的分布律为X−101Pp1p2p3且已知E(X)=0.1,E(X2)=0.9,求P1,P2,P3.【解】因P+P+P=1……①,123又EX()=−(1)P+0iP+1iP=P−P=0.1……②,123312222EX()=−(1)iP+0iP+1iP=P+P=0.9……③ 12313由①②③联立解得P=0.4,P=0.1,P=0.5.1234.袋中有N只球,其中的白球数X为一随机变量,已知E(X)=n,问从袋中任取1球为白球的概率是多少?khdaw.com1若侵犯了您的版权利益,敬请来信通知我们!℡www.khdaw.com
【解】记A={从袋中任取1球为白球},则NPA()全概率公式∑PAX{|=kPX}{i=k}k=0NNk1=∑PX{=k}=∑kPX{=k}k=0NNk=01n=iEX()=.NN5.设随机变量X的概率密度为⎧x,0≤x<,1⎪f(x)=⎨2−x1,≤x≤,2khdaw.com⎪⎩,0其他.求E(X),D(X).+∞122【解】EX()=∫xfxx()d=∫xxd+∫x(2−xx)d−∞01123⎡13⎤⎡2x⎤=课后答案网x+⎢x−⎥=1.⎢⎥⎣3⎦0⎣3⎦1+∞1272232EX()=∫xfxx()d=∫xxd+∫x(2−xx)d=www.hackshp.cn−∞016221故DX()=EX()[()]−EX=.66.设随机变量X,Y,Z相互独立,且E(X)=5,E(Y)=11,E(Z)=8,求下列随机变量的数学期望.(1)U=2X+3Y+1;(2)V=YZ−4X.【解】(1)EU[]=E(2X+3Y+1)=2()3()1EX+EY+=×+×25311144.+=(2)EV[]=EYZ[−4]X=EYZ[]4()−EX因YZ,独立EYEZ()i()4()−EX=11845×−×=68.7.设随机变量X,Y相互独立,且E(X)=E(Y)=3,D(X)=12,D(Y)=16,求E(3X−2Y),D(2X−3Y).【解】(1)E(3X−2)Y=3()2()EX−EY=×−×=33233.22(2)D(2X−3)Y=2DX()(3)+−DY=×412916192.+×=8.设随机变量(X,Y)的概率密度为khdaw.com2若侵犯了您的版权利益,敬请来信通知我们!℡www.khdaw.com
⎧k,05,fX(x)=⎨fY(y)=⎨⎩,0其他;⎩0,其他.求E(XY).【解】khdaw.com方法一:先求X与Y的均值12EX()=∫xxxi2d=,03+∞−(y−5)令zy=−5+∞−z+∞−zEY()=∫yedy5∫edz+∫zedz=+=516.500由X与Y的独立性,得课后答案网2EXY()=EXEY()i()=×=64.3方法二:利用随机变量函数的均值公式.因X与Y独立,故联合密度为−(y−5)www.hackshp.cn⎧2ex,0≤x≤1,y>5,fxy(,)=f()xfi()y=⎨XY⎩0,其他,于是+∞11+∞2−(y−5)2−(y−5)EXY()=∫∫xyxi2eddxy=∫2dxxi∫yedy=×=64.5005310.设随机变量X,Y的概率密度分别为−2x−4y⎧2e,x>,0⎧4e,y>,0fX(x)=⎨fY(y)=⎨⎩,0x≤0;⎩,0y≤.0求(1)E(X+Y);(2)E(2X−3Y2).+∞+∞+∞−2x−2x+∞-2x【解】()X=xf()dxxxi2edx=−[xe]edx∫−∞X∫00∫0+∞1−2x=∫edx=.02+∞+∞1−4yEY()=yf()dyyyi4edy=.∫−∞Y∫042+∞2+∞2−4y21EY()=yf()dyy=yi4edy==.∫−∞Y∫0248113从而(1)EX(+Y)=EX()+EY()=+=.244khdaw.com3若侵犯了您的版权利益,敬请来信通知我们!℡www.khdaw.com
22115(2)E(2X−3Y)=2()3(EX−EY)=×2−×3=28811.设随机变量X的概率密度为−k2x2⎧⎪cxe,x≥,0f(x)=⎨⎪⎩,0x<.0求(1)系数c;(2)E(X);(3)D(X).+∞+∞22c−kx2【解】(1)由fxx()d=cxedx==1得c=2k.∫−∞∫02k2+∞+∞222−kx(2)EX()=∫xfx()d()x=∫xkxi2edx−∞0+∞22π22−kx=2k∫xedx=.khdaw.com02k+∞+∞2212222−kx(3)EX()=xfx()d()x=xi2kxe.∫−∞∫0k22221⎛π⎞4π−故DX()=EX()[()]−EX=−⎜⎟=.k2⎜2k⎟4k2⎝⎠12.袋中有12个零件,其中课后答案网9个合格品,3个废品.安装机器时,从袋中一个一个地取出(取出后不放回),设在取出合格品之前已取出的废品数为随机变量X,求E(X)和D(X).【解】设随机变量X表示在取得合格品以前已取出的废品数,则X的可能取值为0,1,2,3.为求其分布律,下面求取这些可能值的概率,易知www.hackshp.cn939PX{=0}==0.750,PX{=1}=×=0.204,1212113293219PX{=2}=××=0.041,PX{=3}=×××=0.005.1211101211109于是,得到X的概率分布表如下:X0123P0.7500.2040.0410.005由此可得EX()=×00.75010.20420.04130.005+×+×+×=0.301.22222EX()=0×7501+×0.2042+×0.0413+×0.005=0.413222DX()=EX()[()]−EX=0.413(0.301)−=0.322.13.一工厂生产某种设备的寿命X(以年计)服从指数分布,概率密度为x⎧1−⎪e4,x>,0f(x)=⎨4⎪⎩,0x≤.0为确保消费者的利益,工厂规定出售的设备若在一年内损坏可以调换.若售出一台设备,工厂获利100元,而调换一台则损失200元,试求工厂出售一台设备赢利的数学期望.【解】厂方出售一台设备净盈利Y只有两个值:100元和−200元khdaw.com4若侵犯了您的版权利益,敬请来信通知我们!℡www.khdaw.com
+∞1−x/4−1/4PY{=100}=PX{≥1}=∫edx=e14−1/4PY{=−200}=PX{<1}1e=−.−1/4−1/4−1/4故EY()100e=×+−(200)(1e×−)=300e−200=33.64(元).14.设X1,X2,…,Xn是相互独立的随机变量,且有E(Xi)=μ,D(Xi)=σ2,i=1,2,…,n,记nn12212X=∑Xi,S,S=∑(Xi−X).ni=1n−1i=12σ(1)验证E(X)=μ,D(X)=;khdaw.comnn122(2)验证S2=(∑X−nX);in−1i=1(3)验证E(S2)=σ2.nnn⎛1⎞111【证】(1)EX()=课后答案网E⎜∑Xi⎟=E(∑Xi)=∑EX(i)=inu=u.⎝ni=1⎠ni=1ni=1nnnn⎛1⎞11DX()=D⎜X⎟=D(XX)之间相互独立iDX∑i2∑ii2∑iwww.hackshp.cn⎝ni=1⎠ni=1ni=1212σ=inσ=.2nn(2)因nnnn22222(X−X)=(X+X−2XX)=X+nX−2XX∑i∑ii∑i∑ii=1i=1i=1i=1nn2222=∑Xi+nX−2XnXi=∑Xi−nXi=1i=1n2122故S=(X−nX).∑in−1i=122222(3)因EX()=uDX,()=σ,故EX()=DX()(+EX)=σ+u.iiiii22σ2σ2同理因EX()=uDX,()=,故EX()=+u.nn从而khdaw.com5若侵犯了您的版权利益,敬请来信通知我们!℡www.khdaw.com
nn2⎡122⎤122Es()=E(X−nX)=[(EX)−nEX()]⎢∑i⎥∑i⎣n−1i=1⎦n−1i=1n122=[EX()−nEX()]∑in−1i=1⎡⎛2⎞⎤122σ22=i⎢ni(σ+u)−n⎜+u⎟⎥=σ.n−1⎣⎝n⎠⎦15.对随机变量X和Y,已知D(X)=2,D(Y)=3,Cov(X,Y)=−1,计算:Cov(3X−2Y+1,X+4Y−3).【解】Cov(3X−2Y+1,X+4Y−3)3()10Cov(,)8()=DX+XY−DYkhdaw.com=×+3210(1)83×−−×=−28(因常数与任一随机变量独立,故Cov(X,3)=Cov(Y,3)=0,其余类似).16.设二维随机变量(X,Y)的概率密度为⎧122⎪,x+y≤1,课后答案网f(x,y)=⎨π⎪⎩0,其他.试验证X和Y是不相关的,但X和Y不是相互独立的.22【解】设www.hackshp.cnD={(,)|xyx+y≤1}.+∞+∞1EX()=∫∫xfxyxy(,)dd=∫∫xxydd−∞−∞πx2+y2≤112π1=∫∫rcosθirrddθ=0.π00同理E(Y)=0.+∞+∞而Cov(,)XY=∫∫[xEx−()][iyEYfxyxy−()](,)dd−∞−∞112π12=∫∫xyxydd=∫∫rsincosθθrrddθ=0,π22π00x+y≤1由此得ρ=0,故X与Y不相关.XY21−x122下面讨论独立性,当|x|≤1时,f()xdy=1−x.X∫21−1−xππ21−y122当|y|≤1时,f()ydx=1−y.Y∫1−1−y2ππ显然f()xfi()y≠fxy(,).XYkhdaw.com6若侵犯了您的版权利益,敬请来信通知我们!℡www.khdaw.com
故X和Y不是相互独立的.17.设随机变量(X,Y)的分布律为X−101Y−11/81/81/801/801/811/81/81/8验证X和Y是不相关的,但X和Y不是相互独立的.【解】联合分布表中含有零元素,X与Y显然不独立,由联合分布律易求得X,Y及XY的分布律,其分布律如下表X−101P323khdaw.com888Y−101P323888课后答案网XY−101P242888由期望定义易得www.hackshp.cnE(X)=E(Y)=E(XY)=0.从而E(XY)=E(X)·E(Y),再由相关系数性质知ρXY=0,即X与Y的相关系数为0,从而X和Y是不相关的.331又PX{=−1}{iPY=−1}=×≠=PX{=−1,Y=−1}888从而X与Y不是相互独立的.18.设二维随机变量(X,Y)在以(0,0),(0,1),(1,0)为顶点的三角形区域上服从均匀分布,求Cov(X,Y),ρXY.1【解】如图,SD=,故(X,Y)的概率密度为2题18图⎧2,(,)xy∈D,fxy(,)=⎨⎩0,其他.khdaw.com7若侵犯了您的版权利益,敬请来信通知我们!℡www.khdaw.com
11−x1EX()=∫∫xfxyxy(,)dd=∫∫dxxi2dy=003D11−x1222EX()=∫∫xfxyxy(,)dd=∫∫dx2dxy=006D2221⎛⎞11从而DX()=EX()[()]−EX=−⎜⎟=.6⎝⎠31811同理EY()=,()DY=.31811−x1而EXY()=∫∫xyfxyxy(,)dd=∫∫2ddxyxy=∫∫dx2dxyy=.0012khdaw.comDD所以1111Cov(,)XY=EXY()−EXEY()i()=−×=−.1233361−Cov(,)XY361从而ρ===−课后答案网XYDX()iDY()112×181819.设(Xwww.hackshp.cn,Y)的概率密度为⎧1ππ⎪sin(x+y),0≤x≤,0≤y≤,f(x,y)=⎨222⎪⎩0,其他.求协方差Cov(X,Y)和相关系数ρXY.+∞+∞π/2π/21π【解】EX()=∫∫xfxyxy(,)dd=∫dx∫xisin(x+yy)d=.−∞−∞0024ππ222221ππEX()=∫dx∫xisin(x+yy)d=+−2.00282从而222ππDX()=EX()[()]−EX=+−2.1622πππ同理EY()=,()DY=+−2.4162π/2π/2π又EXY()=∫dx∫xysin(x+yxy)dd=−1,0022⎛π⎞ππ⎛π4−⎞故Cov(,)XY=EXY()−EXEY()i()=⎜−1⎟−×=−⎜⎟.⎝2⎠khdaw.com44⎝4⎠8若侵犯了您的版权利益,敬请来信通知我们!℡www.khdaw.com
2⎛π4−⎞−⎜⎟22Cov(,)XY⎝4⎠(π4)−π−8π16+ρ===−=−.XY222DX()iDY()πππ+8π32−π+8π32−+−2162⎡11⎤20.已知二维随机变量(X,Y)的协方差矩阵为⎢⎥,试求Z1=X−2Y和Z2=2X−Y的相关⎣14⎦系数.【解】由已知知:D(X)=1,D(Y)=4,Cov(X,Y)=1.从而DZ()=DX(−2)Y=DX()4()4Cov(,)1444113,+DY−XY=+×−×=1DZ()=D(2X−Y)=4()DX+DY()4Cov(,)−XY=×+−×=414414,khdaw.com2Cov(,ZZ)=Cov(X−2,2YX−Y)12=2Cov(,XX)4Cov(,−YX)Cov(,)2Cov(,)−XY+YY课后答案网=2()5Cov(,)2()DX−XY+DY=×−×+×=2151245.Cov(,ZZ)5512故ρ===13.ZZ12DZ()iDZ()13×4261221.对于两个随机变量V,W,若E(V2),E(W2)存在,证明:www.hackshp.cn[E(VW)]2≤E(V2)E(W2).这一不等式称为柯西许瓦兹(Couchy−Schwarz)不等式.2【证】令gt()=EV{[+tW]},t∈R.显然22220≤gt()=EV[(+tW)]=EV[+2tVW+tW]222=EV[]2+tEVWi[]+tEWi[],∀∈tR.可见此关于t的二次式非负,故其判别式Δ≤0,222即0≥∆=[2(EVW)]−4(EW)iEV()222=4{[(EVW)]−EV()iEW()}.222故[(EVW)]≤EV()iEW()}.22.假设一设备开机后无故障工作的时间X服从参数λ=1/5的指数分布.设备定时开机,出现故障时自动关机,而在无故障的情况下工作2小时便关机.试求该设备每次开机无故障工作的时间Y的分布函数F(y).【解】设Y表示每次开机后无故障的工作时间,由题设知设备首次发生故障的等待时间khdaw.com9若侵犯了您的版权利益,敬请来信通知我们!℡www.khdaw.com
1X~E(λ),E(X)==5.λ依题意Y=min(X,2).对于y<0,f(y)=P{Y≤y}=0.对于y≥2,F(y)=P(X≤y)=1.对于0≤y<2,当x≥0时,在(0,x)内无故障的概率分布为P{X≤x}=1−e−λx,所以F(y)=P{Y≤y}=P{min(X,2)≤y}=P{X≤y}=1−e−y/5.23.已知甲、乙两箱中装有同种产品,其中甲箱中装有3件合格品和3件次品,乙箱中仅装有3件合格品.从甲箱中任取3件产品放乙箱后,求:(1)乙箱中次品件数Z的数学期望;(2)从乙箱中任取一件产品是次品的概率.【解】(1)Z的可能取值为0,1,2,3,Z的概率分布为k3−kCCi33PZ{=k}=,k=0,1,2,3.khdaw.com3C6Z=k0123Pk19912020202019913因此,EZ()课后答案网=×0+×1+×2+×3=.202020202(2)设A表示事件“从乙箱中任取出一件产品是次品”,根据全概率公式有3www.hackshp.cnPA()=∑PZ{=kPAZ}{|i=k}k=019192131=×+0×+×+×=.20206206206424.假设由自动线加工的某种零件的内径X(毫米)服从正态分布N(μ,1),内径小于10或大于12为不合格品,其余为合格品.销售每件合格品获利,销售每件不合格品亏损,已知销售利润T(单位:元)与销售零件的内径X有如下关系⎧−,1若X<10,⎪T=⎨20,若10≤X≤12,⎪⎩−,5若X>12.问:平均直径μ取何值时,销售一个零件的平均利润最大?【解】ET()=−PX{<10}20{10+P≤X≤12}5{−PX>12}=−PX{−u12−u}=−Φ(10−u)20[(12+Φ−u)−Φ(10−u)]5[1−−Φ(12−u)]=25(12Φ−u)21(10−Φ−u)5.−故d()ET令1−x2/2=25(12ϕ−u)(1)21(10×−−ϕ−u)(1)×−0(这里ϕ()x=e),du2πkhdaw.com10若侵犯了您的版权利益,敬请来信通知我们!℡www.khdaw.com
−(12−u)/22−(10−u)/22得25e=21e两边取对数有1212ln25−(12−u)=ln21−(10−u).221251解得u=11−ln=11−ln1.1910.9128≈(毫米)2212由此可得,当u=10.9毫米时,平均利润最大.25.设随机变量X的概率密度为⎧1x⎪cos,0≤x≤π,f(x)=⎨22⎪⎩,0其他.对X独立地重复观察4次,用Y表示观察值大于π/3的次数,求Y2的数学期望.khdaw.com(2002研考)⎧π1,X>,⎪⎪3【解】令Y=⎨(i=1,2,3,4)iπ⎪0,X≤.课后答案网⎪⎩34则Y=Y~B(4,)p.因为∑ii=1ππππ/31x1www.hackshp.cnp=PX{>}1=−PX{≤}及PX{≤}=∫cosdx=,3330222111所以EY()=,()DY=,()EY=×4=2,ii2421122DY()=××4==1EY()(−EY),22222从而EY()=DY()[()]+EY=+12=5.26.两台同样的自动记录仪,每台无故障工作的时间Ti(i=1,2)服从参数为5的指数分布,首先开动其中一台,当其发生故障时停用而另一台自动开启.试求两台记录仪无故障工作的总时间T=T1+T2的概率密度fT(t),数学期望E(T)及方差D(T).【解】由题意知:−5t⎧5e,t≥0,ft()=⎨i⎩0,t<0.因T1,T2独立,所以fT(t)=f1(t)*f2(t).当t<0时,fT(t)=0;当t≥0时,利用卷积公式得+∞t−5x−5(tx−)−5tft()=fxft()i(−xx)d=5ei5edx=25etT∫−∞12∫0故得khdaw.com11若侵犯了您的版权利益,敬请来信通知我们!℡www.khdaw.com
−5t⎧25e,tt≥0,ft()=⎨T⎩0,t<0.11由于Ti~E(5),故知E(Ti)=,D(Ti)=(i=1,2)5252因此,有E(T)=E(T1+T2)=.52又因T1,T2独立,所以D(T)=D(T1+T2)=.2527.设两个随机变量X,Y相互独立,且都服从均值为0,方差为1/2的正态分布,求随机变量|X−Y|的方差.22⎛⎛1⎞⎞⎛⎛1⎞⎞【解】设Z=X−Y,由于X~N⎜0,⎜⎟⎟,Y~N⎜0,⎜⎟⎟,khdaw.com⎜⎝⎝2⎠⎟⎠⎜⎝⎝2⎠⎟⎠且X和Y相互独立,故Z~N(0,1).因22DX(−Y)=DZ()=EZ(||)[(|−EZ|)]22课后答案网=EZ()[()],−EZ而+∞122−z/2EZ()=DZ()1,(|=EZ|)=∫||zedzwww.hackshp.cn−∞2π2+∞−z2/22=∫zedz=,2π0π2所以DX(|−Y|)1=−.π28.某流水生产线上每个产品不合格的概率为p(0−1,⎩,1若U>.1试求(1)X和Y的联合概率分布;(2)D(X+Y).【解】(1)为求X和Y的联合概率分布,就要计算(X,Y)的4个可能取值(−1,−1),(−1,1),(1,−1)及(1,1)的概率.P{x=−1,Y=−1}=P{U≤−1,U≤1}−1dx−1dx1=PU{≤−1}=∫=∫=−∞4−244khdaw.com13若侵犯了您的版权利益,敬请来信通知我们!℡www.khdaw.com
P{X=−1,Y=1}=P{U≤−1,U>1}=P{∅}=0,P{X=1,Y=−1}=P{U>−1,U≤1}1dx1=P{1−−1,U>1}=PU{>1}∫=.144故得X与Y的联合概率分布为⎡(1,1)(1,1)(1,1)(1,1)−−−−⎤(,)~XY⎢111⎥.⎢0⎥⎣424⎦(2)因222的概率分布相应DX(+Y)=EX[(+Y)][(−EX+Y)],而X+Y及(X+Y)khdaw.com为⎡−202⎤⎡04⎤X+Y~⎢111⎥,(X+Y)~2⎢11⎥.⎢⎥⎢⎥⎣424⎦⎣22⎦11从而EX(+Y)课后答案网=−(2)×+×2=0,44211EX[(+Y)]=×0+×4=2,2222所以www.hackshp.cnDX(+Y)=EX[(+Y)][(−EX+Y)]=2.1−x31.设随机变量X的概率密度为f(x)=e,(−∞PX{||105}=P⎨>⎬10010⎪×20×20⎪⎪⎩1212⎪⎭⎧⎫⎪⎪V−100⎪⎪=P⎨>0.387⎬≈−Φ1(0.387)=0.348,10⎪×20⎪⎪⎩12⎪⎭即有P{V>105}≈0.3485.有一批建筑房屋用的木柱,其中80%的长度不小于3m.现从这批木柱中随机地取出100根,问其中至少有30根短于3m的概率是多少?khdaw.com2若侵犯了您的版权利益,敬请来信通知我们!℡www.khdaw.com
【解】设100根中有X根短于3m,则X~B(100,0.2) 从而⎛301000.2−×⎞PX{≥30}1=−PX{<30}1≈−Φ⎜⎟⎝1000.20.8××⎠=−Φ1(2.5)10.9938=−=0.0062.6.某药厂断言,该厂生产的某种药品对于医治一种疑难的血液病的治愈率为0.8.医院检验员任意抽查100个服用此药品的病人,如果其中多于75人治愈,就接受这一断言,否则就拒绝这一断言.(1)若实际上此药品对这种疾病的治愈率是0.8,问接受这一断言的概率是多少?(2)若实际上此药品对这种疾病的治愈率是0.7,问接受这一断言的概率是多少?⎧1,第人治愈i,【解】X=⎨i=1,2,⋯,100.khdaw.comi⎩0,其他.100令X=∑Xi.i=1(1)X~B(100,0.8)课后答案网,100⎛751000.8−×⎞P{X>75}1=−PX{≤75}1≈−Φ⎜⎟∑ii=1⎝1000.80.2××⎠www.hackshp.cn=−Φ−1(1.25)=Φ(1.25)0.8944.=(2)X~B(100,0.7),100⎛751000.7−×⎞P{X>75}1=−PX{≤75}1≈−Φ⎜⎟∑ii=1⎝1000.70.3××⎠5=−Φ1()1=−Φ(1.09)=0.1379.217.用Laplace中心极限定理近似计算从一批废品率为0.05的产品中,任取1000件,其中有20件废品的概率.【解】令1000件中废品数X,则p=0.05,n=1000,X~B(1000,0.05),E(X)=50,D(X)=47.5.故1⎛2050−⎞1⎛30⎞PX{=20}=ϕ⎜⎟=ϕ⎜−⎟47.5⎝47.5⎠6.895⎝6.895⎠1⎛30⎞−6=ϕ⎜⎟=4.510.×6.895⎝6.895⎠8.设有30个电子器件.它们的使用寿命T1,…,T30服从参数λkhdaw.com=0.1[单位:(小时)-1]的指数3若侵犯了您的版权利益,敬请来信通知我们!℡www.khdaw.com
分布,其使用情况是第一个损坏第二个立即使用,以此类推.令T为30个器件使用的总计时间,求T超过350小时的概率.111【解】ET()===10,DT()==100,ii2λ0.1λET()1030=×=300,DT()=3000.故⎛350300−⎞⎛5⎞PT{>350}1≈−Φ⎜⎟=−Φ1⎜⎟=−Φ1(0.913)=0.1814.⎝3000⎠⎝30⎠9.上题中的电子器件若每件为a元,那么在年计划中一年至少需多少元才能以95%的概率保证够用(假定一年有306个工作日,每个工作日为8小时).【解】设至少需n件才够用.则E(Ti)=10,D(Ti)=100,khdaw.comE(T)=10n,D(T)=100n.n⎛306810×−n⎞从而P{T≥3068}×=0.95,即0.05≈Φ⎜⎟.∑ii=1⎝10n⎠故⎛10n−2448⎞n−244.80.95课后答案网=Φ⎜⎟,1.64=,n≈272.⎝10n⎠n所以需272a元.10.对于一个学生而言,来参加家长会的家长人数是一个随机变量,设一个学生无家长、www.hackshp.cn1名家长、2名家长来参加会议的概率分别为0.05,0.8,0.15.若学校共有400名学生,设各学生参加会议的家长数相与独立,且服从同一分布.(1)求参加会议的家长数X超过450的概率?(2)求有1名家长来参加会议的学生数不多于340的概率.【解】(1)以Xi(i=1,2,…,400)记第i个学生来参加会议的家长数.则Xi的分布律为Xi012P0.050.80.15易知E(Xi=1.1),D(Xi)=0.19,i=1,2,…,400.400而X=X,由中心极限定理得∑ii400∑Xi−4001.1×近似地iX−4001.1×=~N(0,1).4000.19×419×⎛4504001.1−×⎞于是PX{>450}1=−PX{≤450}1≈−Φ⎜⎟⎝419×⎠=−Φ1(1.147)=0.1357.(2)以Y记有一名家长来参加会议的学生数.则Y~B(400,0.8) 由拉普拉斯中心极限定理得khdaw.com4若侵犯了您的版权利益,敬请来信通知我们!℡www.khdaw.com
⎛3404000.8−×⎞PY{≤340≈Φ⎜⎟=Φ(2.5)=0.9938.⎝4000.80.2××⎠11.设男孩出生率为0.515,求在10000个新生婴儿中女孩不少于男孩的概率?【解】用X表10000个婴儿中男孩的个数,则X~B(10000,0.515) 要求女孩个数不少于男孩个数的概率,即求P{X≤5000}.由中心极限定理有⎛5000100000.515−×⎞PX{≤5000}≈Φ⎜⎟=Φ−(3)1=−Φ(3)=0.00135.⎝100000.5150.485××⎠12.设有1000个人独立行动,每个人能够按时进入掩蔽体的概率为0.9.以95%概率估计,在一次行动中:(1)至少有多少个人能够进入?khdaw.com(2)至多有多少人能够进入?【解】用Xi表第i个人能够按时进入掩蔽体(i=1,2,…,1000).令Sn=X1+X2+…+X1000.(1)设至少有m人能够进入掩蔽体,要求P{m≤Sn≤1000}≥0.95,事件⎛m−10000.9×S−900⎞n{m≤S}=⎜≤⎟.n课后答案网⎝10000.90.1××90⎠由中心极限定理知:⎛m−10000.9×⎞Pm{≤S}1=−PS{0.977=Φ(2).⎝n⎠100010−n因此可从>2解出n<98.0199,n即最多可装98课后答案网箱.www.hackshp.cnkhdaw.com7若侵犯了您的版权利益,敬请来信通知我们!℡www.khdaw.com
习题六1.设总体X~N(60,152),从总体X中抽取一个容量为100的样本,求样本均值与总体均值之差的绝对值大于3的概率.【解】μ=60,σ2=152,n=100X−µZ=~N(0,1)σ/nX−60即Z=~N(0,1)15/10PX(|−60|3)>=PZ(||30/15)1>=−PZ(||2)1.96,即n>24.01,所以n至少应取253.设某厂生产的灯泡的使用寿命X~N(1000,σ2)(单位:小时),随机抽取一容量为9的样本,并测得样本均值及样本方差.但是由于工作上的失误,事后失去了此试验的结果,只记得样本方差为S2=1002,试求P(X>1062).【解】μ=1000,n=9,S2=1002X−µX−1000t==~(8)tS/n100/310621000−PX(>1062)=Pt(>)=Pt(>1.86)=0.05100/34.从一正态总体中抽取容量为10的样本,假定有2%的样本均值与总体均值之差的绝对值在4以上,求总体的标准差.X−µ【解】Z=~N(0,1),由P(|X-μ|>4)=0.02得σ/nkhdaw.com1若侵犯了您的版权利益,敬请来信通知我们!℡www.khdaw.com
P|Z|>4(σ/n)=0.02,⎡⎛410⎞⎤⎛410⎞故21⎢−Φ⎜⎟⎥=0.02,即Φ⎜⎟=0.99.⎢⎣⎜⎝σ⎟⎠⎥⎦⎜σ⎟⎝⎠410查表得=2.33,σ410所以σ==5.43.2.335.设总体X~N(μ,16),X1,X2,…,X10是来自总体X的一个容量为10的简单随机样本,S2为其样本方差,且P(S2>a)=0.1,求a之值.229S22⎛29a⎞【解】khdaw.comχ=~χ(9),(PS>a)=P⎜χ>⎟=0.1.16⎝16⎠9a查表得=14.684,1614.68416×所以a==26.105.96.设总体X服从标准正态分布,课后答案网X1,X2,…,Xn是来自总体X的一个简单随机样本,试问统计量5n2(−1)X∑iwww.hackshp.cn5i=1Y=,n>5n2X∑ii=6服从何种分布?5n222222【解】χ=X~χ(5),χ=X~X(n−5)i∑i2∑ii=1i=122且χ1与χ2相互独立.所以2X/51Y=~F(5,n−5)2X/n−527.求总体X~N(20,3)的容量分别为10,15的两个独立随机样本平均值差的绝对值大于0.3的概率.【解】令X的容量为10的样本均值,Y为容量为15的样本均值,则X~N(20,310),3Y~N(20,),且X与Y相互独立.15⎛33⎞则X−Y~N⎜0,+⎟=N(0,0.5),⎝1015⎠khdaw.com2若侵犯了您的版权利益,敬请来信通知我们!℡www.khdaw.com
X−Y那么Z=~N(0,1),0.5所以⎛0.3⎞PX(|−Y|0.3)>=P⎜|Z|>⎟=2[1−Φ(0.424)]⎝0.5⎠=2(10.6628)0.6744.−=222X+X+⋯+X8.设总体X~N(0,σ2),X12101,…,X10,…,X15为总体的一个样本.则Y=服(222)2X+X+⋯+X111215从分布,参数为.Xkhdaw.comi【解】~N(0,1),i=1,2,…,15.σ10X215X22⎛i⎞22⎛i⎞2那么χ=⎜⎟~χ(10),χ=⎜⎟~χ(5)1∑2∑i=1⎝σ⎠i=11⎝σ⎠22且χ1与χ2相互独立课后答案网,所以222X+⋯+XX/101101Y==~F(10,5)2222(X+⋯+X)X/5www.hackshp.cn11152所以Y~F分布,参数为(10,5).9.设总体X~N(μ221,σ),总体Y~N(μ2,σ),X1,X2,…,X和Y1,Y2,…,X分别来自总体X和n1n2Y的简单随机样本,则nn⎡12⎤22⎢∑(Xi−X)+∑(Yj−Y)⎥E⎢i=1j=1⎥=.⎢n+n−2⎥12⎢⎥⎣⎦1n11n2222【解】令S=(X−X),S=(Y−Y),1∑i2∑in1−1i=1n2−1j=1n1n22222则(X−X)=(n−1)S,(y−y)=(n−1)S,∑i11∑j22i=1j=1222(n1−1)S122(n2−1)S22又χ=~χ(n−1),χ=~χ(n−1),121222σσ那么khdaw.com3若侵犯了您的版权利益,敬请来信通知我们!℡www.khdaw.com
nn⎡12⎤22⎢∑(Xi−X)+∑(Yj−Y)⎥E⎢i=1j=1⎥=1iE(σχ22+σχ22)12⎢n+n−2⎥n+n−21212⎢⎥⎣⎦2σ22=[(Eχ)+E(χ)]12n+n−2122σ2=[(n−1)(+n−1)]=σ12n+n−2122n110.设总体X~N(μ,σ2),X1,X2,…,X2n(n≥2)是总体X的一个样本,X=∑X,令i2ni=1khdaw.comn2Y=(X+X−2X),求EY.∑in+ii=1【解】令Zi=Xi+Xn+i,i=1,2,…,n.则Z2i~N(2μ,2σ)(1≤i≤n),且Z1,Z2,…,Zn相互独立.nnZi22令课后答案网Z=∑,S=∑(Zi−Z)/n−1,i=1ni=12nnX11i则X=∑=∑Zi=Z,www.hackshp.cni=12n2ni=12故Z=2X那么nn222Y=∑(Xi+Xni+−2)X=∑(Zi−Z)=(n−1)S,i=1i=1所以22EY()=(n−1)ES=2(n−1)σ.1−x11.设总体X的概率密度为f(x)=e(-∞0),那么θ=max{}x时,L=L(θ)最大,i1≤≤i8所以θ的极大似然估计值θˆ=0.9.因为E(θˆ)=E(max{}x)≠θ,所以θˆ=max{}x不是θ的无偏计.ii1≤≤i81≤≤i8n−16.设X2221,X2,…,Xn是取自总体X的样本,E(X)=μ,D(X)=σ,σˆ=k(X−X),∑i+1ii=1khdaw.com问k为何值时σˆ2为σ2的无偏估计.【解】令Y=X−X,i=1,2,…,n-1,ii+1i2则EY()=EX()−EX()=µ−µ=0,()DY=2σ,ii+1iin−12222于是课后答案网Eσˆ=Ek[(∑Yi)]=kn(−1)EY1=2σ(n−1),ki=12222那么当www.hackshp.cnEσˆ()=σ,即2σ(n−1)k=σ时,1有k=.2(n−1)7.设X1,X2是从正态总体N(μ,σ2)中抽取的样本211311µˆ=X+X;µˆ=X+X;µˆ=X+X;112212312334422试证µµµˆ,ˆ,ˆ都是μ的无偏估计量,并求出每一估计量的方差.123⎛21⎞2121【证明】(1)Eµˆ()=E⎜X+X⎟=EX()+EX()=µ+µ=µ,11212⎝33⎠333313E(µˆ)=EX()+EX()=µ,2124411E(µˆ)=EX()+EX()=µ,31222所以µµµˆ,ˆ,ˆ均是μ的无偏估计量.123222⎛⎞2⎛⎞1425σ(2)Dµˆ()=⎜⎟DX()+⎜⎟DX()=Xσ=,112⎝⎠3⎝⎠399khdaw.com3若侵犯了您的版权利益,敬请来信通知我们!℡www.khdaw.com
222⎛⎞1⎛⎞35σDµˆ()=⎜⎟DX()+⎜⎟DX()=,212⎝⎠4⎝⎠4822⎛⎞1σD(µˆ3)=⎜⎟(DX(1)+DX(2))=,⎝⎠228.某车间生产的螺钉,其直径X~N(μ,σ2),由过去的经验知道σ2=0.06,今随机抽取6枚,测得其长度(单位mm)如下:14.715.014.814.915.115.2试求μ的置信概率为0.95的置信区间.【解】n=6,σ2=0.06,α=1-0.95=0.05,x=14.95,u=u=1.96,,a0.252khdaw.comμ的置信度为0.95的置信区间为⎛σ⎞⎜xu±⎟=(14.950.11.96)±×=(14.754,15.146).α/2⎝n⎠9.总体X~N(μ,σ2),σ2已知,问需抽取容量n多大的样本,才能使μ的置信概率为1-α,且置信区间的长度不大于课后答案网L?⎛σ⎞【解】由σ2已知可知μ的置信度为1-α的置信区间为⎜x±u⎟,α/2⎝n⎠www.hackshp.cn2σ于是置信区间长度为iu,α/2n222σ4σ(u)α/2那么由iu≤L,得n≥α/22nL10.设某种砖头的抗压强度X~N(μ,σ2),今随机抽取20块砖头,测得数据如下(kg·cm-2):64694992559741848899846610098727487844881(1)求μ的置信概率为0.95的置信区间.(2)求σ2的置信概率为0.95的置信区间.【解】x=76.6,s=18.14,α=−10.950.05,=n=20,t(n−1)=t(19)=2.093,α/20.025222χ(n−1)=χ(19)=32.852,χ(19)=8.907α/20.0250.975(1)μ的置信度为0.95的置信区间⎛s⎞⎛18.14⎞⎜x±t(n−1)⎟=⎜76.6±×2.093⎟=(68.11,85.089)a/2⎝n⎠⎝20⎠2(2)σ的置信度为0.95的置信区间khdaw.com4若侵犯了您的版权利益,敬请来信通知我们!℡www.khdaw.com
22⎛(n−1)s(n−1)s⎞⎛192192⎞⎜,⎟=⎜×18.14,×18.14⎟=(190.33,702.01)22⎝χ(n−1)χ(n−1)⎠⎝32.8528.907⎠α/21−α/2θ⎧(θ+1)x,0−1⎩0,其他.X1,X2,…,Xn是X的一个样本,求θ的矩估计量及极大似然估计量.【解】(1)+∞1θ+1θ+1EX()=∫xfxx()d=∫(θ+1)xdx=,−∞0θ+2又θ+1X=EX()=,θ+2故khdaw.com2X−1θˆ=1−Xˆ2X−1所以θ的矩估计量θ=.课后答案网1−X(2)似然函数n⎧nθn⎪(θ+1)x0θ;f(x,θ)=⎨⎩0,x≤θ.其中θ(θ>0)为未知参数,又设x1,x2,…,xn是总体X的一组样本观察值,求θ的极大似然估计值.【解】似然函数n⎧−2∑(x−θ)iL=L()=⎪⎨2en⋅i=1x≥0;i=1,2,⋯,;nθi⎪⎩0其他.nlnL=nln22−∑(x−θ),x≥θ;i=1,2,⋯,,niii=1dlnL由=2n>0知ln(),Lθ↑dθ那么当θˆ=min{}x时ln()Lθˆ=maxln()Lθi1≤≤inθ>0所以θ的极大似然估计量θˆ=min{}xi1≤≤in14.设总体X的概率分布为X0123Pθ22θ(1-θ)θ21-2θ1其中θ(0<θ<)是未知参数,利用总体的如下样本值3,1,3,0,3,1,2,3,求θ的矩估2khdaw.com6若侵犯了您的版权利益,敬请来信通知我们!℡www.khdaw.com
计值和极大似然估计值.【解】ˆ3−x(1)()EX=−34,θ令EX()=x得θ=48xi又x=∑=2i=183−x1所以θ的矩估计值θˆ==.448624(2)似然函数L=Px(,)θ=4θ(1−θ)(12).−θ∏ii=1lnL=ln46ln+θ+2ln(1−θ)4ln(1+−θ),khdaw.com2dlnL628628−θ+24θ=−−==0,dθθ1−θ12−θθ(1−θ)(12)−θ2解628−θ+24θ=07±13得课后答案网θ=.1,227+131由于>,www.hackshp.cn122ˆ7−13所以θ的极大似然估计值为θ=.215.设总体X的分布函数为β⎧α⎪1−,x>α,F(x,β)=⎨xβ⎪⎩0,x≤α.其中未知参数β>1,α>0,设X1,X2,…,Xn为来自总体X的样本(1)当α=1时,求β的矩估计量;(2)当α=1时,求β的极大似然估计量;(3)当β=2时,求α的极大似然估计量.【解】⎧β⎪,x≥1;当α=1时,fx(,)β=Fx1(,1,)β=⎨xβ+1x⎪⎩0,x<1.2⎧2α1⎪3,x≥α;当β=2时,fx(,)α=Fx(,,2)α=⎨xx⎪⎩0,x<α.khdaw.com7若侵犯了您的版权利益,敬请来信通知我们!℡www.khdaw.com
+∞ββ1−β+∞β(1)EX()=dx=x=∫1xβ1−β1β−1X令EX()=X,于是βˆ=,X−1X所以β的矩估计量βˆ=.X−1(2)似然函数⎧⎛n⎞n⎪βn⎜∏x−(β+1)⎟,x>1,(i=1,2,⋯,);niiL=L()β=fx(,)β=⎨⎝⎠∏ii=1i=1⎪khdaw.com⎩0,其他.nlnL=nlnβ−(β+1)∑ln,xii=1ndlnLn=−lnx=0,∑idβ课后答案网βi=1n所以β的极大似然估计量βˆ=.nlnx∑iwww.hackshp.cni=1(3)似然函数n2n⎧2α⎪,x≥α,(i=1,2,⋯,);n3inn⎪⎛⎞L=∏fx(,)iα=⎨⎜∏xi⎟i=1⎪⎝i=1⎠⎪⎩0,其他.显然L=L(),α↑那么当αˆ=min{}x时,L=L()αˆ=max()Lα,i1≤≤ina>0所以α的极大似然估计量αˆ=min{}x.i1≤≤in16.从正态总体X~N(3.4,62)中抽取容量为n的样本,如果其样本均值位于区间(1.4,5.4)内的概率不小于0.95,问n至少应取多大?z12−t/2ϕ()z=∫eedt−∞2πz1.281.6451.962.33ϕ(z)0.90.950.9750.992X−3.4⎛6⎞【解】X~N⎜3.4,⎟,则Z=~N(0,1),⎝n⎠6/nkhdaw.com8若侵犯了您的版权利益,敬请来信通知我们!℡www.khdaw.com
⎧1.43.4−5.43.4−⎫P{1.4Z.0.025所以拒绝H0,认为总体平均值有显著性变化.2.某种矿砂的5个样品中的含镍量(%)经测定为:课后答案网3.243.263.243.273.25设含镍量服从正态分布,问在α=0.01下能否接收假设:这批矿砂的含镍量为3.25.【解】设H:µ=µ=3.25;H:µ≠µ=3.25.www.hackshp.cn0010n=5,α=0.01,t(n−1)=t(4)=4.6041α/20.005x=3.252,s=0.013,x−µ(3.2523.25)−0t==×5=0.344,s/n0.013t−z=−1.65.0.05所以接受H0,认为电池的寿命不比该公司宣称的短.5.测量某种溶液中的水分,从它的10个测定值得出x=0.452(%),s=0.037(%).设测定值总体为正态,μ为总体均值,σ为总体标准差,试在水平α=0.05下检验.(1)H0:μ=0.5(%);H1:μ<0.5(%).(2)H′:σ=0.04(%);H′:σ<0.04(%).khdaw.com01【解】(1)µ=0.5;n=10,α=0.05,(tn−1)=t(9)1.8331,=0α0.05x=0.452,s=0.037,x−µ(0.4520.5)−0t==×10=−4.10241,课后答案网s/n0.037t<−t(9)=−1.8331.0.05所以拒绝H0,接受H1.(2)www.hackshp.cn2222σ=(0.04),n=10,α=0.05,χ=χ(9)=3.325,01−α0.95x=0.452,s=0.037,222(n−1)s90.037×χ===7.7006,22σ0.04022χ>χ(9).0.95所以接受H0,拒绝H1.6.某种导线的电阻服从正态分布N(μ,0.0052).今从新生产的一批导线中抽取9根,测其电阻,得s=0.008欧.对于α=0.05,能否认为这批导线电阻的标准差仍为0.005?【解】H:σ=σ=0.005;H:σ=σ≠0.005.0010n=9,α=0.05,s=0.008,2222χ(8)=χ(8)17.535,=χ(8)=χ(8)=2.088,α/20.0251−α/20.975222(n−1)s80.008×22χ===20.48,χ>χ(8).220.025σ(0.005)0故应拒绝H0,不能认为这批导线的电阻标准差仍为0.005.7.有两批棉纱,为比较其断裂强度,从中各取一个样本,测试得到:第一批棉纱样本:n1=200,x=0.532kg,s1=0.218kg;第二批棉纱样本:n2=200,y=0.57kg,s2=0.176kg.khdaw.com2若侵犯了您的版权利益,敬请来信通知我们!℡www.khdaw.com
设两强度总体服从正态分布,方差未知但相等,两批强度均值有无显著差异?(α=0.05)【解】H:µ=µ;H:µ≠µ.012112n=n=200,α=0.05,12t(n+n−2)=t(398)≈z=1.96,α/2120.0250.0252222(n−1)s+(n−1)s199(0.218×+0.176)1122s===0.1981,wn+n−239812x−y(0.5320.57)−t===−1.918;1111s+0.1981×+wnn20020012tF.0.05故灯丝材料对灯泡寿命无显著影响.表9-1-19-9-1-11-1方差分析表方差来源平方和S自由度均方和SF值因素影响44360.7314786.92.15误差151350.8226879.59总和195711.54252.一个年级有三个小班,他们进行了一次数学考试,现从各个班级随机地抽取了一些学生,记录其成绩如下:ⅠⅡⅢ73668877684189607831795982454878khdaw.com56681若侵犯了您的版权利益,敬请来信通知我们!℡www.khdaw.com
43939162915380365176717973778596711574808756试在显著性水平0.05下检验各班级的平均分数有无显著差异.设各个总体服从正态分布,且方差相等.【解】rr=3,n=∑ni=40,i=13niT22..S=x−=199462-185776.9=13685.1,T∑∑ijkhdaw.comi=1j=1n3212T..S=T−=186112.25-185776.9=335.35,A∑i.i=1ninS=S−S=13349.65,ETA课后答案网S/(r−1)167.7AF===0.465S/(nr−)360.8EF(2,37)=3.23>F.0.05www.hackshp.cn故各班平均分数无显著差异.表9-2-19-9-2-12-1方差分析表方差来源平方和S自由度均方和SF值因素影响335.352167.680.465误差13349.6537360.80总和13685393.下面记录了3位操作工分别在不同机器上操作3天的日产量.操作机工甲乙丙器A1151517191916161821A2171717151515192222A3151716181716181818A4182022151617171717取显著性水平α=0.05,试分析操作工之间,机器之间以及两者交互作用有无显著差异?【解】由已知r=4,s=3,t=3.TTTT,,,的计算如表9-3-1....iji....jkhdaw.com2若侵犯了您的版权利益,敬请来信通知我们!℡www.khdaw.com
表9-3-19-9-3-13-1Tij操作甲乙丙Ti..工机器A4754551561A5145631592A4851541533A604851159khdaw.com4T206198223627..jrst22T...S=x−=1106510920.25144.75,−=T∑∑∑ijk课后答案网i=1j=1k=1rstr212T...S=T−=1092310920.25−=2.75,A∑i..sti=1rsts212T...www.hackshp.cnSB=∑T..j−=10947.4210920.25−=27.17,rtj=1rstrs2⎛12T...⎞SAB×=⎜∑∑Tij.−⎟−SA−SB=73.50,⎝ti=1j=1rst⎠S=S−S−S−S=41.33.ETABAB×表9-3-29-9-3-23-2得方差分析表方差来源平方和S自由度均方和SF值因素A(机器)2.7530.92F=053A因素B(操作工)27.17213.58FB=7.89交互作用A×B73.50612.25FAB×=7.12误差4.33241.72总和1094.75F(3,24)=3.01,F(2,24)=3.40,F(6,24)=2.51.0.050.050.05接受假设H,拒绝假设H,H.010203即机器之间无显著差异,操作之间以及两者的交互作用有显著差异khdaw.com.3若侵犯了您的版权利益,敬请来信通知我们!℡www.khdaw.com
4.为了解3种不同配比的饲料对仔猪生长影响的差异,对3种不同品种的猪各选3头进行试验,分别测得其3个月间体重增加量如下表所示,取显著性水平α=0.05,试分析不同饲料与不同品种对猪的生长有无显著影响?假定其体重增长量服从正态分布,且各种配比的方差相等.因素B(品种)体重增长量B1B2B3因素AA1515645(饲料)A2535749A3525847【解】由已知r=s=3,经计算x=52,x=50.66,x=531.2.x=52.34,x=52,x=57,x=47,3..1.2.3rskhdaw.com2S=(x−x)=162;T∑∑iji=1j=1r2S=s(x−x)=8.73,A∑i.i=1r2SB=r∑(x.j−x)=150,j=1课后答案网S=S−S−S=3.27.ETAB表9-4-19-9-4-14-1得方差分析表方差来源www.hackshp.cn平方和S自由度均方和SF值饮料作用8.6824.345.23品种作用15027590.36试验误差3.3240.83总和162由于F(2,4)=6.94>FF,(2,4)F(1,7)=5.59.0.05Q/n−2剩故拒绝H0,即两变量的线性相关关系是显著的.(3)yˆ=36.58910.456570+×=68.5474,0Q剩0.9784给定α=0.05,t(7)=2.3646,σˆ===0.3739,0.025n−272⎛603⎞2⎜70−⎟1(x−x)1⎝9⎠01++=1++=1.0792,nS9168xx故khdaw.com21(x−x)(2)ˆ102.36460.37391.079tn−σ++=××2=0.9540.α/2nSxx从而其儿子的身高的置信度为95%的预测区间为(68.5474±0.9540)=(67.5934,69.5014).3.随机抽取了10个家庭,调查了他们的家庭月收入课后答案网x(单位:百元)和月支出y(单位:百元),记录于下表:x20152025162018192216y18www.hackshp.cn141720141917182013求:(1)在直角坐标系下作x与y的散点图,判断y与x是否存在线性关系.(2)求y与x的一元线性回归方程.(3)对所得的回归方程作显著性检验.(α=0.025)【解】(1)散点图如右,从图看出,y与x之间具有线性相关关系.(2)经计算可得101010101022x=191,y=170,x=3731,xy=3310,y=2948,∑i∑i∑i∑ii∑ii=1i=1i=1i=1i=1S=82.9,S=63,S=58.xxxyyyˆSxy170191故b==0.7600,aˆ=−0.76×=2.4849,S1010xx从而回归方程:yˆ=2.48490.76.+x题3图khdaw.com2若侵犯了您的版权利益,敬请来信通知我们!℡www.khdaw.com
2Sxy(3)Q==47.8770,Q=Q−Q=5847.87710.1230,−=回剩总回SxxQ回F==37.8360>F(1,8)=7.57.0.05Q/n−2剩故拒绝H0,即两变量的线性相关关系是显著的.4.设y为树干的体积,x1为离地面一定高度的树干直径,x2为树干高度,一共测量了31棵树,数据列于下表,作出y对x1,x2的二元线性回归方程,以便能用简单分法从x1和x2估计一棵树的体积,进而估计一片森林的木材储量.x1(直径)x2(高)y(体积)x1(直径)x2(高)y(体积)8.37010.312.98533.88.66510.313.38627.48.86310.213.77125.710.5khdaw.com7210.413.86424.910.78116.814.07834.510.88318.814.28031.711.06619.715.57436.311.07515.616.07238.311.180课后答案网18.216.37742.611.27522.617.38155.411.37919.917.58255.711.47624.217.98058.311.4www.hackshp.cn7621.018.08051.511.76921.418.08051.012.07521.320.68777.012.97419.1【解】根据表中数据,得正规方程组⎧31b+411.7b+2356b=923.9,012⎪⎨411.7b+5766.55b+31598.7b=13798.85,012⎪⎩2356b+31598.7b+180274b=72035.6.012解之得,b0=-54.5041,b1=4.8424,b2=0.2631.^故回归方程:y=-54.5041+4.8424x1+0.2631x2.5.一家从事市场研究的公司,希望能预测每日出版的报纸在各种不同居民区内的周末发行量,两个独立变量,即总零售额和人口密度被选作自变量.由n=25个居民区组成的随机样本所给出的结果列表如下,求日报周末发行量y关于总零售额x1和人口密度x2的线性回归方程.日报周末发行量yi总零售额xi1人口密度xi2居民区(×104份)(105元)(×0.001m2)13.021.747.823.324.151.334.737.476.843.929.4khdaw.com66.23若侵犯了您的版权利益,敬请来信通知我们!℡www.khdaw.com
53.222.651.964.132.065.373.626.457.484.331.666.894.735.576.4103.525.153.0114.030.866.9123.525.855.9134.030.366.5143.022.245.3154.535.773.6164.130.965.1khdaw.com174.835.575.2183.424.254.6194.333.468.7204.030.064.8214.635.174.7223.929.462.723课后答案网4.332.567.6243.124.051.3254.433.970.8【解】类似于习题www.hackshp.cn4,可得正规方程组⎧25b+739.5b+1576.6b=98.2,012⎪⎨739.5b+22429.15b+47709.1b=2968.58,012⎪⎩1576.6b+47709.1b+101568b=6317.95.012解之得,b0=0.3822,b1=0.0678,b2=0.0244.故回归方程:yˆ=0.3822+0.0678x1+0.0244x2.6.一种合金在某种添加剂的不同浓度之下,各做3次试验,得数据如下:浓度x10.015.020.025.030.0抗压强度y25.229.831.231.729.427.331.132.630.130.828.727.829.732.332.8(1)作散点图.(2)以模型y=b220+b1x1+b2x2+ε,ε~N(0,σ)拟合数据,其中b0,b1,b2,σ与x无关,求回归方程yˆ=bˆ+bˆx+bˆx2.012【解】(1)散点图如下图.khdaw.com4若侵犯了您的版权利益,敬请来信通知我们!℡www.khdaw.com
题6图(2)令x1=x,x2=x2,根据表中数据可得下表浓度x(x1)1015202530x2(x2)100225400625490025.229.831.231.729.4抗压强度27.331.132.630.130.8ykhdaw.com28.727.829.732.332.8根据上表中数据可得正规方程组⎧15b+300b+6750b=450.5,012⎪⎨300b+6750b+165000b=9155,012⎪⎩6750b+165000b+4263750b=207990.课后答案网012解之得:b0=19.0333,b1=1.0086,b2=-0.0204.故y关于x1与x2的回归方程:=19.0333+1.0086x1-0.0204x2,从而抗压强度y关于浓度x的回归方程:yˆ=19.0333+1.0086www.hackshp.cnx-0.0204x2.khdaw.com5若侵犯了您的版权利益,敬请来信通知我们!℡www.khdaw.com'